没有仪表板对当前数据集有效。

Question

您好我正在使用Keras训练神经网络。 我需要使用张量板来跟踪我的训练方式。从以下文档中，我使用以下代码在Keras中使用tensorflow。

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0,
                      write_graph=True, write_images=False)

hist = custom_resnet_model.fit(X_train, X_valid, batch_size=32, epochs=nb_epoch, verbose=1, validation_data=(Y_train, Y_valid),callbacks=[tensorboard])

我的'graph'文件夹也有以下文件。

events.out.tfevents.1520742430.HIR

但是在尝试使用命令

进行可视化时

tensorboard --logdir=/C:/CT_SCAN_IMAGE_SET/resnet_50/dbs2017/logs

有人可以帮我确定一下我错过的步骤

Answer 1

将tensorboard --logdir=C:/CT_SCAN_IMAGE_SET/resnet_50/dbs2017/logs更改为 from urlparse import urlparse, parse_qs a=[('https://www.google.co.in/search?q=kite+zerodha&oq=kite%2Cz&aqs=chrome.1.69i57j0l5.4766j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8', 1), ('https://kite.zerodha.com/', 1), ('https://kite.trade/connect/login?api_key=xyz', 1)] for value in a: if len(value) > 1: url = value[0] if 'api_key' in parse_qs(urlparse(url).query).keys(): print parse_qs(urlparse(url).query)['api_key'][0] ，所以你可以安静地训练你的模型。